Tổng Hợp|Wu Shuo Blockchain
Số này là nội dung kênh YouTube cá nhân của Alex, tập trung vào sản phẩm xã hội phổ biến gần đây Kaito, với cuộc thảo luận chuyên sâu về chiến lược sản phẩm, bối cảnh thị trường và logic phát triển. Alexon là CIO của Ferryboat Research. Bằng cách phân tích sự lựa chọn của Kaito đối với nền tảng Twitter và các đặc điểm của nó trong việc thu thập, xử lý và ứng dụng dữ liệu xã hội crypto , lý do khiến nó có giá cao và những lợi thế cốt lõi được giải thích. Ngoài ra, nó còn so sánh việc khám phá định hướng của các dự án tương tự và chỉ ra cách Kaito vượt qua những hạn chế của dịch vụ dữ liệu truyền thống thông qua tối ưu hóa cuộc gọi API, xây dựng biểu đồ KOL và cơ chế ràng buộc xã hội, hoàn thành thành công chuyển đổi chiến lược và thiết lập địa vị độc nhất trên thị trường. Đồng thời, ông chia sẻ kinh nghiệm khởi nghiệp và hiểu biết sâu sắc của người hành nghề trong các ngành liên quan, chỉ ra những thách thức và cơ hội gặp phải trong quá trình sản xuất và thương mại hóa Web3.
Theo dõi Twitter cá nhân của Alex:
Theo dõi Youtube cá nhân của Alex:
https://www.youtube.com/channel/UCnX1MFimEgZ0_JRP5QBNU7g
Phương pháp thu thập lưu lượng truy cập tiền điện tử: sự khác biệt giữa chế độ phân phối và phân hạch
Tiền điện tử là lĩnh vực có tính biến động cao, rủi ro cao và có thuộc tính tài chính mạnh. Bạn có thể tìm thấy cơ hội, hoặc có thể cần chuẩn bị tinh thần cho việc tiền gốc của bạn trở về con số 0. Tiếp theo, hãy nói về phần đầu tiên: tại sao Kaito và các sản phẩm tương tự lại chọn Twitter làm địa điểm chính.
Trước hết, từ góc độ ngành hàng tiêu dùng, cấu trúc lưu lượng nói chung được chia thành hai loại: lưu lượng truy cập trong phạm vi công cộng và lưu lượng truy cập trong phạm vi riêng tư. Về cách có được lưu lượng truy cập, có hai con đường chính: vị trí và phân hạch. Lưu lượng truy cập miền công cộng thường bao gồm Twitter và YouTube. Trong ngành công nghiệp crypto, Telegram và Discord là lưu lượng truy cập miền riêng tư. Ngược lại, lưu lượng truy cập tên miền riêng khó theo dõi hơn và cấu trúc của nó tương đối đơn giản.
Mặc dù có những nền tảng như Reddit hay Instagram và TikTok đang dần tham gia vào ngành công nghiệp crypto nhưng hiện tại, Twitter và YouTube vẫn có lượng truy cập tập trung cao nhất. Nếu đặt trong hoàn cảnh trong nước, nó có thể cần được quảng bá với sự trợ giúp của Xiaohongshu, Douyin và Kuaishou, cũng như các nền tảng trồng cỏ như Bilibili, và cuối cùng là quảng bá tại chỗ thông qua tàu hỏa hoặc Viêng Chăn. Sau đó, lưu lượng truy cập được chuyển hướng đến các miền riêng tư như WeChat để chuyển đổi và mua lại.
Nhìn chung, phương pháp thu thập lưu lượng truy cập trong ngành Tiền điện tử tương đối đơn giản vì logic phân phối không thể mang lại đủ hiệu suất ở giai đoạn ngành hiện tại. Điều này dẫn đến một phương pháp thu thập tương đối duy nhất cho toàn bộ hệ sinh thái giao thông, chủ yếu tập trung vào phân hạch và phân phối.
So sánh chi phí chuyển đổi người dùng và hiệu ứng phân hạch ở các khu vực khác nhau
Hơn hai năm trước, khi chúng tôi đang phát triển các sản phẩm công cụ của riêng mình, chúng tôi đã thử chiến lược phân phối. Tôi đã đầu tư hàng chục nghìn USD vào việc thử nghiệm, tuy dữ liệu cụ thể không tiện tiết lộ nhưng kết quả rõ ràng là chi phí để có được một người dùng ở Mỹ gấp khoảng 10 lần chi phí để có được một người dùng ở Việt Nam. Tuy nhiên, tốc độ phân hạch của người dùng Việt Nam cao hơn đáng kể so với người dùng Mỹ. Điều này cho thấy người dùng Mỹ ít có xu hướng tham gia tích cực vào hoạt động quảng bá phân hạch. Ví dụ: có tương đối ít hành động tạo ra và lan truyền trang đích.
Trong toàn bộ ngành công nghiệp crypto, tôi cho rằng cuối cùng chỉ có hai cách để có được lưu lượng truy cập: phân phối và phân hạch. Mặc dù hai phương pháp này về cơ bản là một dạng phân hạch nhưng logic ứng dụng của chúng lại khác nhau. Việc phân phối có xu hướng dựa vào KOL (Người dẫn đầu về ý kiến chính) hoặc KOC (Người tiêu dùng có ý kiến chính) để quảng cáo. Bạn cung cấp sản phẩm của mình cho họ để chứng thực và sau đó họ phân phối chúng cho nhà đầu tư bán lẻ hoặc người dùng bán lẻ.
Phân hạch là tạo ra một tập hợp các hoạt động thu hút người dùng tích cực tham gia bằng cách thiết kế một cơ chế phân hạch hiệu quả. Ví dụ, chiến dịch Yap của Kaito là một trường hợp điển hình. Người dùng chia sẻ một phần dữ liệu tài khoản Crypto Twitter (CT) của họ, chẳng hạn như cho biết họ có bao nhiêu "người theo dõi thông minh", tạo thành một lối chơi tương tự như danh sách phát hàng năm hoặc hóa đơn tiêu dùng của NetEase Cloud. Về cơ bản, mục đích của các cơ chế này là đạt được sự phân hạch thông qua việc chia sẻ tự phát của người dùng, từ đó thu được nhiều lưu lượng truy cập hơn.
Sau khi giải thích kiến thức bối cảnh này, bạn có thể hiểu tại sao chúng tôi chọn Twitter làm nền tảng chính thay vì miền riêng. Vấn đề lớn nhất với miền riêng tư là khó có được tất cả nội dung theo cách chuẩn hóa và khó thực hiện đánh giá nội dung có trọng số một cách hiệu quả trong miền riêng tư. Ví dụ: nếu một cộng đồng chỉ nói về Kaito thì bạn không thể đánh giá chính xác giá trị thực và tác động của dữ liệu. Đồng thời, tính chất phi tập trung của các nền tảng tên miền riêng cũng khiến việc thu thập đầy đủ dữ liệu liên quan trở nên rất khó khăn. Bởi vì điều này, nó không phải là một ưu tiên.
Tại sao Kaito chọn Twitter làm nền tảng chính của mình
Trên các nền tảng công cộng như YouTube, nội dung thường được trình bày dưới dạng video dài. Ví dụ: đó có thể là một video độc lập hoặc cuộc phỏng vấn giống như video tôi đang ghi bây giờ hoặc có thể tập trung hơn vào các hướng dẫn và nội dung tương tác hoặc thậm chí một số hướng dẫn vận hành máy khai thác. Những nội dung như vậy thường đòi hỏi thời gian dài tạo ra và xem, phù hợp với những chủ đề cần được giải thích và học hỏi chi tiết. Do đó, nhà cung cấp nội dung này vốn không phù hợp với các tình huống do các sự kiện tức thời hoặc điểm nóng gây ra.
Những nội dung video dài này thường phù hợp hơn để giải quyết các chủ đề liên quan đến PoW (Bằng chứng công việc). Vì vậy, mặc dù chúng tôi cũng đã cố gắng giới thiệu logic phân tích và giám sát của Kaito trên YouTube và Farcaster, nhưng cuối cùng chúng tôi nhận thấy rằng các mục tiêu có thể được quan sát một cách hiệu quả thường là các dự án như Kaspa và Helium, và đối với một số token meme phổ biến ngắn hạn, hiệu suất hoàn toàn không có. xấu.
Ngược lại, Twitter là một nền tảng dữ liệu phù hợp tự nhiên, đặc biệt là trong hoàn cảnh có mức độ tập trung dữ liệu xã hội rất cao. Hầu như ngân sách tiếp thị của mọi người đều tập trung vào Twitter, tạo thành sự đồng thuận cao. Đồng thời, biểu đồ xã hội của Twitter cũng rất minh bạch. Ví dụ: dữ liệu như danh sách theo dõi của bạn, số lượng tương tác (tương tác), v.v. đều được trình bày dưới dạng rõ ràng. Trên các nền tảng như YouTube, rất khó để có được thông tin chi tiết rõ ràng về mối quan hệ hoặc tương tác người hâm mộ.
Cuối cùng, lý do Twitter được chọn làm nền tảng chính là vì nó là giải pháp tối ưu. Biểu đồ xã hội minh bạch và cấu trúc lưu lượng truy cập tập trung mang lại cho chúng tôi những lợi thế rõ ràng. So sánh, trên các nền tảng như YouTube, rất khó hoặc thậm chí không thể có được dữ liệu mạng về mối quan hệ tương tự. Vì vậy, cả chúng tôi và Kaito đều ưu tiên chọn Twitter làm vị trí chính.
Hai lý do chính khiến Kaito định giá cao: chi phí API và các hạn chế về quy định
Chúng tôi đã sử dụng một số "thủ thuật kỳ lạ" vào thời điểm đó, Twitter vẫn chưa được Musk mua lại và có một số vùng xám trong hệ thống. Ví dụ: việc sử dụng tài khoản giáo dục hoặc các phương pháp khác để lấy dữ liệu, mặc dù không hoàn toàn tuân thủ, nhưng lại phổ biến trong giai đoạn đầu. Đối với các dự án ban đầu như Kaito, tôi nghi ngờ ban đầu họ đã áp dụng chiến lược tương tự để thu thập dữ liệu thông qua các phương tiện không chính thức này. Tuy nhiên, khi sản phẩm bắt đầu được thương mại hóa, rõ ràng phương pháp này không thể sử dụng được nữa.
Khi họ hoàn tất việc cấp vốn và tung ra sản phẩm của mình cách đây hai năm, họ chỉ có thể dựa vào các API thương mại. Sau khi Musk mua lại Twitter, ông ấy cũng đã chặn nhiều kênh bất thường. Chi phí sử dụng API thương mại khá cao và khi số lượng cuộc gọi tăng lên, chi phí này tăng trưởng tuyến tính chứ không giảm .
Lý do thứ hai khiến giá cao là các hạn chế về quy định của Twitter. Ngay cả khi một công ty sử dụng API thương mại, vẫn có giới hạn trên về số lượng cuộc gọi mỗi tháng (không thể nhớ số cụ thể). Điều này có nghĩa là nếu sản phẩm đặc biệt phổ biến, việc giới hạn số lượng cuộc gọi sẽ khiến mô hình ToC (hướng đến người tiêu dùng) không bền vững. Cuối cùng, cả Kaito và chúng tôi đều chọn mô hình ToB (hướng đến doanh nghiệp) vào thời điểm tương tự, đây là giải pháp tốt nhất để tối đa hóa giá trị kinh tế của một số lượng cuộc gọi hạn chế. Với Kaito, đây là hướng đi gần như không có lựa chọn nào khác.
Cụ thể, vì số lượng cuộc gọi là cố định nên cách duy nhất để đạt được lợi nhuận kinh tế lớn hơn là tăng giá trị của một người dùng cá nhân, mà theo thuật ngữ thông thường là tăng giá. Và đây chính xác là sự lựa chọn sản phẩm cần thiết, nếu không thì không thể thiết lập được toàn bộ mô hình kinh doanh.
Tôi hiểu rằng độ trễ của họ là khoảng 15 phút, tương đương với độ trễ của chúng tôi. Điều quan trọng là phải hiểu rằng thời gian trì hoãn càng ngắn thì chi phí càng cao. Điều này là do dữ liệu lịch sử cần được quét thường xuyên hơn và chi phí tăng trưởng theo cấp số nhân. Việc thiết lập thời gian trễ cũng ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả và tính khả thi về mặt kinh tế của lệnh gọi API. Nhìn chung, mức giá cao của Kaito là hợp lý dựa trên chi phí của lệnh gọi API và các hạn chế về quy định.
Sự phát triển và lựa chọn hướng sản phẩm Kaito
Tiếp theo, hãy nói về định hướng sản phẩm của Kaito và lý do tại sao họ phát triển từ loại sản phẩm “xu hướng” sang loại chức năng KOL hiện tại. Đầu tiên đây là một kết luận nhỏ - không phải để dạy người khác cách khởi nghiệp mà là chia sẻ kinh nghiệm của bản thân. Chúng tôi đã thử nhiều hướng và nhận thấy rằng có thể rút ra ba hướng dựa trên bộ logic này.
Hướng đầu tiên là các công cụ Alpha thuần túy dành cho mục đích sử dụng cá nhân. Giám đốc điều hành của Kaito đã đề cập trong một podcast rằng họ cũng đã cân nhắc hướng đi này. Nếu công cụ chỉ dùng cho mục đích loại Alpha thì càng phát triển thì khả năng sử dụng nội bộ càng cao và không phù hợp với người dùng ở quy mô lớn. Chúng tôi cũng gặp phải vấn đề tương tự - nếu không tính phí, người dùng có thể không coi trọng nó; nếu có tính phí, tại sao bạn không tự mình sử dụng? Loại vấn đề này làm cho các công cụ Alpha nhìn chung phù hợp hơn cho việc sử dụng tại nhà hơn là sản xuất.
Chúng tôi đã tự mình phát triển một bộ công cụ sử dụng logic giống Kaito. Việc sử dụng bộ công cụ này cho phép chúng tôi thường xuyên phát hiện các dự án trước khi chúng bắt đầu. Chúng tôi đã cân nhắc việc sử dụng logic này để tạo ra một công cụ niêm yết cho sàn giao dịch. Ví dụ: tôi từng muốn hợp tác với Binance để cung cấp miễn phí bộ công cụ này nhằm tối ưu hóa tiêu chí lựa chọn niêm yết của họ. Điều này là do một số dự án, chẳng hạn như ACT, không cho thấy bất kỳ hiệu suất đáng chú ý nào trong “God's Eye View” của chúng tôi dựa trên phân tích dữ liệu Twitter, nhưng vẫn được niêm yết trên sàn giao dịch. Sự lựa chọn không hợp lý này có thể tránh được bằng các công cụ dựa trên dữ liệu.
Ngoài ra, chúng tôi cũng đã nghiên cứu áp dụng logic Alpha vào các chiến lược giao dịch định lượng. Chúng tôi kiểm tra 200 hoặc 100 dự án hàng đầu trên Badcase và đưa ra quyết định giao dịch dựa trên việc khai thác văn bản, phân tích tâm lý, v.v. Kết quả thử nghiệm cho thấy chiến lược này hiệu quả hơn đối với các dự án có giá trị vốn hóa thị trường nhỏ hơn và dễ bị chi phối bởi tâm lý và sự kiện, trong khi nó có tác dụng hạn chế đối với các dự án có giá trị vốn hóa thị trường lớn hơn. Tôi tin rằng Kaito đã thực hiện nghiên cứu tương tự, dù sao thì CEO của họ cũng có bối cảnh giao dịch. Từ quan điểm này, chúng tôi và Kaito có nhiều điểm tương đồng về điểm xuất phát và logic ban đầu, nhưng con đường cuối cùng chúng tôi chọn lại khác nhau.
Khám phá công cụ báo chí cộng đồng của Kaito và tiềm năng ngành của nó
Theo khung mô hình hiện tại, một số chủ đề mang tính hiện tượng, chẳng hạn như meme và NFT, rất quan trọng. Họ có thể cho thấy tiềm năng cải thiện giá theo bộ logic này. Tuy nhiên, những hiện tượng như vậy không thể được giải quyết hoàn toàn bằng các giao dịch lập trình được tiêu chuẩn hóa, vì chúng vẫn cần có sự can thiệp thủ công mạnh mẽ. Đặc điểm này làm cho chúng có hiệu quả nhưng thiếu sự tiêu chuẩn hóa. Về việc Kaito có sản phẩm theo hướng tương tự và sử dụng cho riêng mình hay không thì tôi không biết.
Hướng thứ hai đáng khám phá là tin tức và sản phẩm GPT. Điều này có nghĩa là gì? Ví dụ: các trợ lý Web3 như Alva hiện tại (trước đây là Galxe), bằng cách tích hợp dữ liệu chia sẻ thời gian của Twitter, có thể lấy được kho dữ liệu của tất cả các tweet và xử lý nó cùng với giao diện ChatGPT. Bằng cách điều chỉnh lời nhắc ở giao diện người dùng, dữ liệu này có thể được xuất ra ở dạng trực quan hơn, từ đó tạo ra nhiều tin tức cộng đồng tức thì.
Đưa ra một ví dụ đơn giản: Ví dụ, bạn có thể bối rối khi thấy sự tranh chấp giữa chữ hoa và chữ thường "elisa". Lúc này, bạn có thể hỏi trực tiếp công cụ: "Lý do xảy ra tranh chấp giữa chữ hoa và chữ thường của elisa là ai? Bằng cách này, công cụ sẽ tóm tắt câu trả lời dựa trên dữ liệu mới nhất. GPT ban đầu không thể thực hiện việc này vì dữ liệu của nó có ngày hết hạn cố định và thường không thể cung cấp nội dung trong vòng sáu tháng gần nhất. Bạn chỉ có thể tự mình thu thập dữ liệu kho văn bản có liên quan và cung cấp cho GPT, sau đó sử dụng lời nhắc để tóm tắt logic. Loại công cụ này có tiềm năng rất lớn và là một hướng đáng để khám phá thêm.
Theo quan điểm hiện tại, Kaito dường như đang khám phá loại sản phẩm này hoặc thử đi theo hướng tương tự. Sản phẩm Alva tôi đề cập là một ví dụ điển hình. Nó tích hợp lượng lớn dữ liệu ngành bằng cách gọi các API liên quan đến các trường crypto như Rootdata và kết nối người dùng và thông tin ngành theo điểm-điểm. Tuy nhiên, vấn đề với Alva là chất lượng làm sạch dữ liệu chưa đủ cao. Họ đã dành lượng lớn thời gian để kết nối với mạng dữ liệu, nhưng vẫn còn chỗ để cải thiện độ chính xác dữ liệu và chi tiết làm sạch. Ngược lại, lợi thế của Kaito nằm ở tính chính xác của dữ liệu, điều này là điều không thể nghi ngờ.
Để lấy một ví dụ thực tế, gần đây tôi đã nhận được câu trả lời nhanh cho một câu hỏi về cuộc tranh luận về chữ hoa và chữ thường của "elisa" bằng cách sử dụng loại công cụ này. Việc áp dụng các sản phẩm như vậy trong ngành công nghiệp crypto thực sự có thể cải thiện đáng kể hiệu quả. Chúng tôi đã phát triển một công cụ tương tự hơn hai năm trước và kết quả thử nghiệm cho thấy nó thực sự có thể cải thiện hiệu quả công việc. Tuy nhiên, khi chúng tôi cố gắng thương mại hóa, vấn đề cốt lõi mà chúng tôi gặp phải là mức độ sẵn sàng chi trả của người dùng chưa đủ mạnh. Mặc dù công cụ này có thể cải thiện hiệu quả nhưng nó không giải quyết được điểm yếu cốt lõi, khiến người dùng thiếu động lực mua hàng.
Ngoài ra, do chi phí gọi các công cụ như vậy cao (bạn phải trả phí lần gọi giao diện GPT) nên tỷ suất lợi nhuận gộp của sản phẩm thấp. Vì vậy, mặc dù những công cụ này có tầm quan trọng nhất định nhưng việc thương mại hóa chúng phải đối mặt với những thách thức lớn hơn. Nhiều hành vi kêu gọi nhằm mục đích thúc đẩy hoạt động và các kịch bản thực tế để tạo thu nhập còn hạn chế. Những hành vi này đã trở thành những vấn đề cần phải khắc phục. Nhìn chung, hướng đi này tuy có tiềm năng rất lớn nhưng vẫn cần tối ưu hóa và đột phá hơn nữa trong thực tế triển khai.
Độ chính xác của dữ liệu và vai trò của việc xây dựng bản đồ KOL trong tiếp thị
Khi thảo luận về những công cụ này, có một câu hỏi cốt lõi: Chúng tạo ra doanh thu như thế nào? Nếu chỉ riêng mô hình VIP cho phép người dùng gọi API không giới hạn lần thì sản phẩm này khó có thể có tỷ suất lợi nhuận lớn nhưng sự tồn tại của nó rất có ý nghĩa. Nó có thể trực tiếp sử dụng logic của Kaito để đọc dữ liệu Twitter và sử dụng nó để tạo và phân phối nội dung tự truyền thông, chẳng hạn như "Wu Shuo" hoặc các dạng tin tức cộng đồng khác. Những công cụ như vậy không chỉ có thể nâng cao hiệu quả mà còn giúp các bên dự án phân phối nội dung trên nhiều nền tảng, chẳng hạn như sử dụng AI để tạo video ngắn và xuất bản chúng trên TikTok hoặc xuất bản trực tiếp trên Twitter.
Tôi cho rằng hướng sản phẩm này không phải là thứ mà chỉ Kaito hay Galxe mới có thể thử. Những dự án như Mask thực sự rất phù hợp cho việc này. Điều kỳ lạ là Mask dường như chưa tham gia độ sâu vào hướng đi này. Nếu có thành viên nào trong đội ngũ Mask nghe được những gợi ý này, tôi mong các bạn có thể thử và cân nhắc.
Đối với Kaito, định hướng sản phẩm hiện tại của họ đã cho thấy rằng họ muốn hướng tới giá trị vốn hóa thị trường lớn hơn thay vì tiếp tục đi theo con đường của các công cụ Alpha. Các công cụ Alpha tuy có lợi nhuận nhưng lại thiếu tiềm năng sản phẩm. Nếu bạn chỉ tập trung vào điều này, nó sẽ bị hạn chế sử dụng nội bộ và không thể tạo thành sản phẩm cho thị trường lớn hơn. Kaito rõ ràng đặt mục tiêu vượt qua nút thắt này bằng cách chuyển sang xây dựng biểu đồ KOL.
Những người dùng ban đầu quan tâm đến sản phẩm Kaito gần như cũng là nhóm người dùng đang chú ý đến các công cụ của chúng tôi vào thời điểm đó. Công cụ của chúng tôi cũng được đề xuất bán cho một số công ty thương mại hoặc quỹ thứ cấp trong giai đoạn đầu. Mặc dù các công ty thương mại này tập trung nhiều hơn vào lợi nhuận nhưng hướng đi này sẽ rơi vào vòng luẩn quẩn “có lãi hay không”. Ngược lại, biểu đồ KOL cung cấp hỗ trợ chính xác cho việc phân phối tiếp thị, cải thiện hiệu quả phân phối thông qua độ chính xác dữ liệu, từ đó tăng giá trị tiếp thị của bên dự án.
Độ chính xác dữ liệu là chìa khóa. Mặc dù trên thị trường có rất nhiều công ty có thể thu thập dữ liệu Twitter nhưng liệu dữ liệu có chính xác hay không lại là một vấn đề khác. Kaito và các công cụ ban đầu của chúng tôi nằm trong số ít những công cụ chính xác trên thị trường mở. Cốt lõi của độ chính xác dữ liệu nằm ở việc "rửa dữ liệu", đây là mắt xích khó khăn và quan trọng nhất. Việc thu thập dữ liệu tương đối đơn giản, nhưng việc cân nhắc và làm sạch dữ liệu đòi hỏi lượng lớn thử nghiệm lặp đi lặp lại và điều chỉnh hợp lý, thường đòi hỏi sự kết hợp giữa kinh nghiệm và trực giác.
Ví dụ: Crypto Twitter (CT) trong cộng đồng Trung Quốc thường có nhiều tiếng ồn hơn và cần phải giảm tỷ trọng. Tiếng ồn này khiến CT Trung Quốc thường tụt hậu so với CT Anh từ 24 đến 48 giờ. Làm thế nào để làm sạch và điều chỉnh dữ liệu một cách hiệu quả là một “kỹ năng đặc biệt” và cũng là khả năng cạnh tranh cốt lõi của công ty.
Thông qua bản đồ KOL chính xác, Kaito có thể giúp các bên dự án tối ưu hóa chiến lược phân phối và cải thiện độ chính xác của việc phân phối. Sản phẩm này không chỉ có thể hỗ trợ các bên tham gia dự án đạt được hoạt động tiếp thị hiệu quả hơn mà còn thu được chi phí tiếp thị và hình thành một mô hình kinh doanh bền vững. Lựa chọn hướng đi này là chiến lược thông minh của Kaito trong cạnh tranh thị trường.
Logic chiến lược và hiệu ứng bánh đà đằng sau các hoạt động của Yap
Trên khắp không gian tiền điện tử, quảng cáo luôn là một hoạt động tương đối mơ hồ và kém hiệu quả. Cơ quan tiếp thị hiện tại về cơ bản là một công cụ đơn giản để duy trì sổ địa chỉ và các phương tiện của nó tương đối đơn lẻ. Trong bối cảnh này, các công cụ do Kaito cung cấp có thể giúp các bên dự án xác định KOL nào đáng đầu tư và KOL nào không, đồng thời cung cấp tham khảo tham khảo dựa trên bằng chứng thông qua phân tích dữ liệu . Độ chính xác này cải thiện đáng kể hiệu quả của quảng cáo.
Kaito tối ưu hóa vị trí KOL thông qua hai chỉ báo chính: tính chính xác và vòng tròn cốt lõi. Tính đúng đắn đề cập đến việc liệu phán đoán của KOL có chính xác hay không, chẳng hạn như liệu họ có thảo luận về một dự án nào đó trước khi tăng hay không thay vì tham gia sau khi dự án tăng. Lần một KOL được chia sẻ hoặc quảng bá, việc đánh giá của KOL có đúng hay không sẽ được ghi lại và đánh giá, ảnh hưởng đến điểm số tỷ trọng của nó. Tất cả điều này có thể được xác minh nhiều lần thông qua dấu thời gian và công cụ phân tích dữ liệu.
Vòng tròn cốt lõi (được gọi là “người theo dõi thông minh” trong Kaito) đo lường độ sâu của KOL. Nếu một tài khoản có nhiều tài khoản thông minh hơn (tức là người theo dõi thông minh) tương tác với tài khoản đó thì điểm tỷ trọng của tài khoản đó sẽ cao hơn. Điều này có thể giúp nhóm dự án xác định được những KOL thực sự có sức ảnh hưởng chứ không chỉ những tài khoản có lượng lớn người hâm mộ lớn.
Chiến dịch Yap của Kaito chứng tỏ sự thành công của quá trình chuyển đổi chiến lược. Chiến dịch này giảm đáng kể chi phí tiếp thị bằng cách sử dụng đòn bẩy KOL miễn phí. Tiếp thị truyền thống yêu cầu liên hệ với từng KOL một và trả phí cao, trong khi Kaito trực tiếp hiển thị một trang và cung cấp phần thưởng được phân phối cho KOL thông qua thuật toán tỷ trọng. Phương pháp này vừa đơn giản hóa quy trình vừa tăng độ tin cậy thông qua tính minh bạch dữ liệu. Mô hình này cho phép nhiều KOL tự nguyện tham gia quảng bá, giúp dự án có sức lan tỏa nhanh chóng.
Đồng thời, chiến dịch Yap cũng giải quyết các vấn đề rủi ro tiềm ẩn. Xem xét rằng nếu Twitter thay đổi các quy tắc API trong tương lai, Kaito sẽ sử dụng TGE để cho phép tất cả người dùng CT liên kết tài khoản của họ với chương trình phụ trợ của nó và chủ động cho phép sử dụng dữ liệu . Cách tiếp cận này cho phép Kaito dần thoát khỏi sự phụ thuộc vào TwitterAPI và bắt đầu nắm quyền kiểm soát tài sản dữ liệu của chính mình. Điều này không chỉ mang lại cho Kaito sự độc lập cao hơn mà còn hình thành một chu kỳ tích cực giữa cung và cầu: khi có nhiều người dùng CT bị ràng buộc hơn, sự quan tâm của bên tham gia dự án sẽ tăng lên, tạo thành hiệu ứng bánh đà của việc khớp dữ liệu.
Cuối cùng, Kaito đã tạo ra trí tưởng tượng kinh doanh tương tự như Alimama hoặc Juju Engine thông qua mô hình này và trở thành một nền tảng sinh thái tiếp thị thành công trong ngành công nghiệp crypto . Cho đến nay, chiến lược này đã khá thành công.
Những suy ngẫm về tinh thần kinh doanh: Làm thế nào người hành nghề bối cảnh ưu tú không điển hình có thể bứt phá
Nếu tất cả người dùng CT (Crypto Twitter) liên kết tài khoản của họ với phần phụ trợ của Kaito, thì khi tham gia thị trường thứ cấp trong tương lai, Kaito có thể nói rõ ràng với thế giới bên ngoài: “Dữ liệu này là của tôi”. hành vi ràng buộc này có thể hình thành sự đồng thuận và xu hướng dữ liệu. Đây là logic cốt lõi đằng sau chiến dịch Yap.
Trước khi kết thúc chủ đề Kaito, tôi muốn chia sẻ một câu chuyện nhỏ về bản thân chúng tôi. Trước khi huy động được tiền từ Kaito, chúng tôi cũng đã phát triển các sản phẩm tương tự, hoặc thậm chí đồng thời. Hơn hai năm trước, chúng tôi đã thử hướng đồng thời các công cụ Alpha và các công cụ giống GPT. Vào thời điểm đó, ngành đang ở thời kỳ khó khăn, đội ngũ của chúng tôi không giỏi giao tiếp xã hội và chúng tôi biết rất ít người trong ngành. Mặc dù sản phẩm của chúng tôi rất thú vị và có tiềm năng nhưng chỉ có một số người bạn VC giới thiệu cho chúng tôi.
Vào thời điểm đó, chúng tôi đã liên hệ với bốn nhà đầu tư mạo hiểm trong đó một trong số họ sẵn sàng đầu tư, nhưng chúng tôi cần tìm một nhà đầu tư chính. Ba người còn lại đơn giản phớt lờ chúng tôi. Một trong những lý do là bối cảnh của chúng tôi không phù hợp với hình ảnh điển hình của những doanh nhân ưu tú. Thay vì hiểu logic đằng sau sản phẩm của chúng tôi hoặc thậm chí cố gắng tưởng tượng giá trị tiềm năng của nó, họ chỉ đơn giản bỏ phiếu phản đối nó.
Phải đến sau này, chúng tôi mới dần thu hút được sự chú ý của nhiều người trong ngành hơn thông qua các nền tảng như YouTube. Hầu hết những khán giả này là các tổ chức và người hành nghề trong ngành. Dù vậy, tôi vẫn không đề cập đến chuyện quá khứ với các VC đã liên hệ với chúng tôi vì có chút xấu hổ. Thật thú vị, sau đó tôi nhìn lên trên dòng thời gian của mình rằng các nhân viên VC mà tôi từng tiếp xúc giờ hết lời khen ngợi Kaito, điều này khiến tôi rất xúc động.
Cuối cùng chúng tôi đã chọn con đường sử dụng công cụ Alpha. Sự lựa chọn này có liên quan đến mối quan hệ xã hội hạn chế của chúng tôi vào thời điểm đó. Chúng tôi cho rằng sẽ khó có thể thương mại hóa thành công sản phẩm của ToB nếu không có sự trợ giúp từ bên ngoài. Chúng tôi hy vọng tìm được sự công nhận từ các quỹ đầu tư mạo hiểm có tiếng và sử dụng nguồn lực của họ để hoàn thành việc mở rộng thị trường, thay vì phải vật lộn để tự mình tiến lên.
Tôi có một số lời khuyên dành cho những doanh nhân không xuất thân từ bối cảnh lớp thượng lưu. VC tập trung nhiều hơn vào các kết nối và mối quan hệ, không nhất thiết phải vào chính sản phẩm của bạn. Tuy nhiên, tôi luôn tin rằng một sản phẩm tốt có thể tự nói lên điều đó. Nếu sản phẩm của bạn thực sự tốt, đừng ngại thể hiện nó. Ngày nay, tôi cũng nhận ra tầm quan trọng của việc xây dựng sự hiện diện xã hội. Thông qua mạng xã hội, bạn không chỉ có thể quen biết nhiều người hơn mà còn tích lũy được mức độ nổi tiếng và niềm tin nhất định cho công việc kinh doanh trong tương lai.
Đối với những người xem video hoặc duyệt Twitter của tôi, tôi hy vọng truyền tải niềm tin rằng dù bạn có bối cảnh ưu tú hay không, chỉ cần sản phẩm của bạn đủ tốt, tôi sẵn sàng giúp đỡ bạn. Những sản phẩm và ý tưởng tốt quan trọng hơn một bản lý lịch đẹp mắt. Chỉ cần những gì bạn nghĩ ra có thể được tôi thừa nhận, tôi sẽ cố gắng hết sức để giúp bạn tìm được tài nguyên.
